Pengenalan DataFrame

Manipulasi Data dengan pandas

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Apa gunanya panda?

Garis besar kursus

Bab 1: DataFrames
- Mengurutkan dan melakukan subset
- Membuat kolom baru
Bab 2: Penggabungan Data
- Statistik ringkasan
- Penghitungan
- Statistik ringkasan yang dikelompokkan

Bab 3: Mengiris dan Pengindeksan Data
- Pembuatan subset dengan mengiris
- Pengindeksan dan pembuatan subset menggunakan indeks
Bab 4: Membuat dan Menampilkan Data
- Pembuatan grafik
- Penanganan data yang hilang
- Membaca data ke dalam DataFrame

pandas dibangun di atas NumPy dan Matplotlib.

Sebuah segitiga bertumpu di atas dua persegi panjang. Segitiga mewakili paket pandas, sedangkan persegi panjang mewakili paket NumPy dan matplotlib.

pandas sangat populer.

Emoji panda yang diulang ratusan kali, mewakili banyaknya pengguna panda.

¹ https://pypistats.org/packages/pandas

Data persegi panjang

Nama	Ras	Warna	Tinggi (cm)	Berat badan (kg)	Tanggal Lahir
Bella	Labrador	Brown	56	25	01-07-2013
Charlie	Poodle	Hitam	43	23	16-09-2016
Lucy	Chow Chow	Brown	46	22	25-08-2014
Cooper	Schnauzer	Gray	49	17	11-12-2011
Max	Labrador	Hitam	59	29	20-01-2017
Stella	Chihuahua	Tan	18	2	20-04-2015
Bernie	St. Bernard	Putih	77	74	27-02-2018

DataFrame pandas

print(dogs)

      name        breed  color  height_cm  weight_kg date_of_birth
0    Bella     Labrador  Brown         56         24    2013-07-01
1  Charlie       Poodle  Black         43         24    2016-09-16
2     Lucy    Chow Chow  Brown         46         24    2014-08-25
3   Cooper    Schnauzer   Gray         49         17    2011-12-11
4      Max     Labrador  Black         59         29    2017-01-20
5   Stella    Chihuahua    Tan         18          2    2015-04-20
6   Bernie  St. Bernard  White         77         74    2018-02-27

Mengeksplorasi DataFrame: .head()

print(dogs.head())

      name        breed  color  height_cm  weight_kg date_of_birth
0    Bella     Labrador  Brown         56         24    2013-07-01
1  Charlie       Poodle  Black         43         24    2016-09-16
2     Lucy    Chow Chow  Brown         46         24    2014-08-25
3   Cooper    Schnauzer   Gray         49         17    2011-12-11
4      Max     Labrador  Black         59         29    2017-01-20

Mengeksplorasi DataFrame: .info()

print(dogs.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 7 entries, 0 to 6
Data columns (total 6 columns):
 #   Column         Non-Null Count  Dtype 
 --  ------         --------------  ----- 
 0   name           7 non-null      object
 1   breed          7 non-null      object
 2   color          7 non-null      object
 3   height_cm      7 non-null      int64 
 4   weight_kg      7 non-null      int64 
 5   date_of_birth  7 non-null      object
dtypes: int64(2), object(4)
memory usage: 464.0+ bytes

Mengeksplorasi DataFrame: .shape

print(dogs.shape)

(7, 6)

Mengeksplorasi DataFrame: .describe()

print(dogs.describe())

       height_cm  weight_kg
count   7.000000   7.000000
mean   49.714286  27.428571
std    17.960274  22.292429
min    18.000000   2.000000
25%    44.500000  19.500000
50%    49.000000  23.000000
75%    57.500000  27.000000
max    77.000000  74.000000

Komponen DataFrame: .values

print(dogs.values)

array([['Bella', 'Labrador', 'Brown', 56, 24, '2013-07-01'],
       ['Charlie', 'Poodle', 'Black', 43, 24, '2016-09-16'],
       ['Lucy', 'Chow Chow', 'Brown', 46, 24, '2014-08-25'],
       ['Cooper', 'Schnauzer', 'Gray', 49, 17, '2011-12-11'],
       ['Max', 'Labrador', 'Black', 59, 29, '2017-01-20'],
       ['Stella', 'Chihuahua', 'Tan', 18, 2, '2015-04-20'],
       ['Bernie', 'St. Bernard', 'White', 77, 74, '2018-02-27']],
      dtype=object)

Komponen DataFrame: .columns dan .index

print(dogs.columns)

Index(['name', 'breed', 'color', 'height_cm', 'weight_kg', 'date_of_birth'],
dtype='object')

dogs.index

RangeIndex(start=0, stop=7, step=1)

Filosofi Pandas

Harus ada satu — dan sebaiknya hanya satu — cara yang jelas untuk melakukannya.

- Zen of Python oleh Tim Peters, Poin 13

Sebuah pisau Swiss Army berwarna hijau

¹ https://www.python.org/dev/peps/pep-0020/

Ayo berlatih!

Manipulasi Data dengan pandas